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1.
本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络,第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况,桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元,来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降;第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元,进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15%以内,且稳定性较好,表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。 相似文献
2.
本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律,提出了预测其交通阻塞的神经网络模型,并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较,该模型适应性强,精度也较高。 相似文献
3.
独立分量分析(ICA)将混合信号看作是相互独立的源信号的线性组合,近年来引起了神经计算和信号处理领域专家的重视.本文提出一种新的基于独立特征分析的知识可增殖人工神经网络模型,从而进一步完善了ICA的功能、增强了嵌入的独立学习人工神经网络功能的完备性.并且针对知识可增殖人工神经网络的要求提出相应的扩展EM算法,增加了运算速度. 相似文献
4.
船舶动力定位采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器,使船定位在海平面的要求位置上,船受到风,浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离原位置,传统的控制方法是采用PID反馈控制。顾和李提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法,它具有许多优越性;(1)一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求-定位精度高或节约定位能量,(2)前馈控制产自适应不同的环境力数以适合不同的需求-变化 相似文献
5.
6.
7.
过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径. 相似文献
8.
将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络. 相似文献
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10.